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原文链接：https://www.kdnuggets.com/data-scientist-vs-ai-engineer-which-career-should-you-choose-in-2026
原文作者：Bala Priya C
尽管数据科学和AI工程共享工具和术语，但它们并非可以互换的职业。本文将解释每个角色的工作、目标和影响有何不同，以便您可以选择最适合自己的职业道路。
数据科学家处理数据。他们的工作是收集、清洗、分析和建模数据，以回答特定的问题。他们的工作涉及统计分析、预测建模、实验和可视化，目标是产生为业务决策提供信息的洞察。
AI工程师专注于构建AI驱动的应用。他们设计和实现使用AI模型（如聊天机器人、检索增强生成（RAG）系统和自主智能体）的系统，并将它们部署到生产环境。他们的工作是利用强大的AI模型来构建用户可交互的可靠产品。
两个职位都需要很强的编程能力，但工作描述显然不同。理解这种区别是两者之间做出选择的关键。本文概述了所需的关键技能以及如何选择与您的兴趣和技能集相匹配的职业。
# 每个角色实际做什么
数据科学家从数据中提取见解，以帮助企业做出决策。他们分析数据集以寻找模式，构建预测模型以预测结果，为利益相关者创建仪表板和可视化，运行A/B测试以衡量影响，并利用统计数据来验证发现。他们回答诸如“上个季度销售额为何下降？”或“哪些客户可能流失？”之类的问题。
AI工程师构建由AI模型驱动的应用。他们创建聊天机器人和AI助手，开发允许AI在文档中搜索的RAG系统，构建使用工具并做出决策的自主智能体，设计提示工程框架，并将AI应用部署到生产环境。他们构建客户支持自动化、代码生成工具和智能搜索系统。
核心区别在于，数据科学家专注于分析和洞察，而AI工程师专注于构建AI驱动的产品。
# 真正重要的技能
这两个职位之间的技能差距比表面上看起来要大。两者都需要编程能力，但专业知识的类型通常有很大不同。
// 数据科学技能
- 统计学和概率：假设检验、置信区间、实验设计、回归分析
- SQL：Join、窗口函数、通用表表达式（CTEs）、用于数据提取的查询优化
- Python 库：pandas, NumPy, scikit-learn, matplotlib, seaborn，以及 Streamlit
- 商业智能（BI）和数据可视化：Tableau, PowerBI 或自定义仪表板
- 机器学习：理解算法、模型评估、过拟合和特征工程
- 业务沟通：将技术发现转化为非技术利益相关者可理解的内容
// AI工程技能
- 软件工程：REST API、数据库、身份验证、部署和测试
- Python（或TypeScript，如果您喜欢）应用代码：正确的结构、类、错误处理和面向生产的代码
- LLM API：OpenAI、Anthropic 的 Claude API、Google 的语言模型和开源模型
- 提示和上下文工程：从语言模型中获得可靠输出的技术
- RAG 系统：向量数据库、嵌入和检索策略
- 智能体框架：LangChain、LlamaIndex、LangGraph 和 CrewAI 用于多智能体AI系统
- 生产系统：监控、日志记录、缓存和成本管理
统计学对数据科学家至关重要，但对AI工程师来说则不那么重要。数据科学家需要真正的统计学理解，这不仅仅是知道调用哪些函数，而是超越这些的理解：
- 不同测试的基本假设是什么
- 偏差-方差权衡的含义
- 如何正确设计实验
- 如何避免常见的陷阱，如p值操纵或多重比较问题。
AI工程师很少需要这种深度。他们在评估模型输出时可能会使用统计概念，但他们不会从头开始进行假设检验或构建统计模型。
SQL对数据科学家来说是不可或缺的，因为数据提取和操作是工作的一半。您需要熟悉复杂的连接、窗口函数、CTE 和查询优化。AI工程师也需要 SQL，但通常是在更基础的层面上，例如存储和检索应用程序数据，而不是执行复杂的数据分析查询。
软件工程实践对AI工程师来说更为重要。您需要了解 REST API、数据库、身份验证、缓存、部署、监控和测试。您编写的代码将持续在生产环境中运行，为真实用户提供服务，其中错误会导致直接问题。数据科学家有时会将模型部署到生产环境，但更常见的是他们将工作移交给处理部署的机器学习工程师或软件工程师。
领域知识扮演着不同的角色：
- 数据科学家需要足够的业务理解力，以知道哪些问题值得回答以及如何解释结果。
- AI工程师需要足够的产品意识，以了解哪些应用会真正有用以及用户将如何与之交互。
两者都需要沟通技巧，但数据科学家向利益相关者解释发现，而AI工程师则为最终用户构建产品。
学习曲线也不同。您不能在一夜之间速成掌握统计学知识或精通 SQL。这些概念需要通过解决问题和建立直觉来学习。AI工程发展更快，因为您正在使用现有模型来构建有用的产品。您可以在几周内学会构建有效的 RAG 流水线，尽管要精通整个技术栈则需要数月时间。
# 数据科学家与AI工程师：就业市场现实
// 比较职位发布
数据科学的职位发布非常普遍，并且吸引了更多的申请者。这个领域存在已久，大学开设数据科学学位，训练营教授数据科学，成千上万的人竞争每个职位。公司对数据科学家应该能够做什么有明确的期望，这意味着您需要达到这些标准才能具有竞争力。
AI工程师的职位发布较少，但技能要求往往很高。这个角色非常新，许多公司仍在弄清楚他们需要什么。一些公司正在寻找具有大型语言模型（LLM）经验的机器学习工程师。另一些则希望软件工程师愿意学习 AI。还有一些则希望能够部署应用的数据科学家。这种模糊性对您有利，如果您能够构建相关的项目，因为雇主愿意雇用展示出技能的人，而不是仅仅匹配完美资历的人。
// 初创公司与大公司的机会
目前，许多初创公司正在寻找AI工程师，因为他们正在竞相构建AI驱动的产品。他们需要能够快速交付、根据用户反馈进行迭代，并使用快速发展的工具的人。初创公司中存在数据科学职位，但不太常见。这是因为初创公司往往缺乏足够的数据量和成熟度，使得传统数据科学工作具有价值。
大公司招聘这两个职位，但原因不同：
- 他们招聘数据科学家来优化现有运营、了解客户行为并指导战略决策。
- 他们招聘AI工程师来构建新的AI驱动功能、自动化手动流程以及试验新兴的AI能力。
数据科学职位更稳定、更成熟。AI工程职位更新，更具实验性。
入门级的薪资范围有很大重叠。根据地点、经验和公司规模，这些职位的年平均薪资约为 17 万美元。中级职位的薪酬分化更大，经验丰富的AI工程师的年收入远超 20 万美元。两个职位都可以带来高收入，但AI工程师的薪资相对较高。如果您特别关注薪资和福利，建议您研究您所在国家/地区针对您经验水平的就业市场。
# 总结与后续步骤
如果您倾向于数据科学：
- 同时学习 Python 和 SQL
- 在 Kaggle 和其他平台上处理真实数据集。重点是回答业务问题，而不仅仅是获得令人印象深刻的指标
- 参加正规的统计学课程，涵盖实验设计、假设检验和回归
- 建立 3-5 个完整项目的作品集，这些项目具有清晰的叙述和适当的可视化
- 练习向非技术受众解释您的发现
如果您倾向于AI工程：
- 如果您不熟悉编写软件，请巩固编程基础知识
- 试验 LLM API。构建一个聊天机器人，创建一个 RAG 系统，或者构建一个使用工具的智能体
- 将某些内容部署到生产环境，即使是个人项目，也要了解整个技术栈
- 建立 3-5 个实际可用的已部署应用的组合
- 随着新模型和技术的出现，保持与时俱进
职业轨迹并非一成不变。许多人从一个职位开始，然后过渡到另一个职位。一些数据科学家转向AI工程，因为他们想构建产品。一些AI工程师转向数据科学，因为他们想要更深入的分析工作。这些技能具有足够的互补性，任一领域的经验都能让您在另一个领域做得更好。
不要根据哪个职位头衔听起来更令人印象深刻来选择。根据您更想解决哪些问题、更想发展哪些技能以及最让您兴奋的项目类型来选择。您愿意坚持足够长的时间以真正精通的职业，比您个人资料上看起来更光鲜的职业更有价值。
Bala Priya C 是来自印度的一名开发人员和技术作家。她喜欢在数学、编程、数据科学和内容创作的交叉点工作。她的兴趣和专业领域包括 DevOps、数据科学和自然语言处理。她喜欢阅读、写作、编程和咖啡！目前，她正致力于通过撰写教程、操作指南、观点文章等方式学习并与开发者社区分享她的知识。Bala 还创建引人入胜的资源概述和编程教程。
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